Machine Learning basierte Fehlererkennung für die Fertigungsindustrie

AI First und Fabrimex Systems bringen neues Softwareprodukt auf den Markt

Fabrimex Systems setzt bei der Erweiterung des Produktangebots auf AI First: Das Joint Venture von 4Quant und Netcetera bietet KI-gesteuerte Softwaredienstleistungen an und entwickelt nun das Computer Vision Produkt fs-vision, das Fehler an Produkten auf dem Fliessband erkennen kann. Fabrimex Systems, Spezialist für Industriekameras, Embedded Computing und Machine Vision in der Schweiz, ist ein Early Adopter dieser maschinell lernenden Technologie von AI First. Die Software kann geschult werden, um fehlerhafte Werkstücke während des Fertigungsprozesses zu identifizieren und damit die Lieferkette zu beschleunigen und die Produktionskosten zu senken.

Die Entwicklung technischer Maschinen und Anlagen ist in den letzten Jahren immer komplexer geworden. Gleichzeitig sind die Produktlebenszyklen kürzer geworden. Die Fehlererkennung muss mit dieser Entwicklung Schritt halten. Herkömmliche Computermodelle konnten in vielen Fällen die richtigen Objektformen und Defekte nicht erkennen. Die Nutzung von Machine Learning (ML) führt zu einer erfolgreichen und automatisierten Erkennung ohne menschliche Interaktion. Für Fabrimex Systems entwickelt AI First derzeit das Produkt fs-vision, das auf Produktionslinien mit einer Kamera eingesetzt werden kann. Basierend auf einem kleinen Trainingsset von Bildern erkennt das Produkt ähnliche und bisher unbemerkte Fehler selbstständig. Erstausrüster (OEMs), die diese Technologie einsetzen, können so ihre gesamte Lieferkette beschleunigen und gleichzeitig die Kosten senken.

Thomas Graf, Head of Image Processing bei Fabrimex: „Wir sind sicher, dass AI First der richtige Partner ist, um dieses visionäre Produkt mit uns zu entwickeln. Gemeinsam sind wir ein vielfältiges Team mit langjähriger technologischer Erfahrung und Branchen-Know-how – genau die richtige Kombination, die es uns ermöglicht, unsere Kunden in der Fertigungsindustrie besser zu bedienen.“

Dank ML kleinste Fehler in Echtzeit erkennen

fs-vision von AI First basiert auf Deep Learning Techniken und besteht aus zwei Modulen: einem Trainer und einem Detektor. Der Trainer benötigt jeweils einen Satz beschrifteter („OK“ und „nicht OK“) Bilddaten, um ein maschinelles Lernmodell zu erstellen. Dieses Modell wird dann vom Detektor verwendet, um Fehler in Echtzeit zu identifizieren. Wenn neue Objekte bearbeitet werden müssen oder sich die Umgebungsbedingungen ändern, ist eine Umschulung des Modells nahezu ohne Aufwand und Expertenwissen möglich. Dies versetzt die Erstausrüster in die Lage, ihre Produktion schnell an die Marktanforderungen anzupassen.

Da die Werkstücke mit Abmessungen von maximal 100mm x 80mm eher klein sind, muss die Lösung sehr präzise sein. Infolgedessen können Defekte sehr klein, wie z.B. eine Wimper, und schwer zu erkennen sein. Zu den Defekten können Fremdkörper, Verunreinigungen wie Fett oder Schmutz, Beschädigungen (Löcher, Risse), schlechter oder unklarer Druck (kein oder teilweiser Druck, Doppeldruck) gehören.

Nithin Mathews, Business Developer bei AI First: „Die meisten OEMs verfügen über bestehende Standards und Geschäftswissen, wenn es darum geht, die Qualität ihrer Produkte zu messen. Das maschinelle Lernen nutzt dieses Wissen und automatisiert viele der manuellen Schritte, die immer noch Teil des Qualitätssicherungsprozesses in der Fertigungsindustrie sind.“

Author Angelika Seiler

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Mit Freude verkünden wir, dass Marija Todosovska, Data Scientist bei AI First, Microsoft zertifiziert. Sie hat alle erforderlichen Online-Kurse erfolgreich abgeschlossen und die Prüfung für den Kurs «Designing and Implementing Big Data Analytics Solutions» bestanden. Wir können nun kognitive Dienste, die Microsoft anbietet, für unsere Kunden mit einer offiziell zertifizierten Mitarbeiterin implementieren.

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